Ana içeriğe atla

Kurs

Python ile Doğal Dil İşlemeye Giriş

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 02.2026

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonMachine Learning

4 sa

15 video

51 Egzersiz

3,750 XP

140K+

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Bu kursta, kelimeleri belirleme ve ayırma, bir metindeki konuları çıkarma ve kendi sahte haber sınıflandırıcını oluşturma gibi doğal dil işleme (NLP) temellerini öğreneceksin. Ayrıca NLTK gibi temel kütüphanelerin yanı sıra, yaygın NLP problemlerini çözmek için derin öğrenmeden yararlanan kütüphaneleri de kullanmayı öğreneceksin. Bu kurs, Python öğrenimine devam ederken metinleri işlemek ve ayrıştırmak için sağlam bir temel sağlayacak.

Önkoşullar

1

Düzenli ifadeler ve kelime parçalama

Bu bölüm, metinleri ayrıştırmana yardımcı olmak için kelime parçalama ve düzenli ifadeler gibi bazı temel NLP kavramlarını tanıtacak. Ayrıca İngilizce dışındaki metinleri nasıl ele alacağını ve karşılaşabileceğin daha zorlu parçalama senaryolarını da öğreneceksin.

Düzenli ifadelere giriş

Hangi desen?

Düzenli ifadeler pratiği: re.split() ve re.findall()

Tokenizasyona giriş

NLTK ile sözcük parçalama

re.search() ile daha fazla regex

NLTK ve regex ile ileri düzey tokenleştirme

Bir belirteçleyici (tokenizer) seçme

NLTK ile regex kullanarak tokenleştirme

Ascii olmayan metinlerde tokenizasyon

NLTK ile sözcük uzunluklarını görselleştirme

Grafik pratikleri

Bölümü Başlat

2

Basit konu tanımlama

Bu bölüm, gerçek dünyada karşılaştığın herhangi bir metne uygulayabileceğin konu tanımlamayı tanıtacak. Temel NLP modellerini kullanarak, terim sıklıklarına dayanarak metinlerden konuları belirleyeceksin. NLTK ile sözcük torbası (bag-of-words) ve Tf-idf olmak üzere iki basit yöntemi deneyecek ve karşılaştıracak, ayrıca yeni bir kütüphane olan Gensim’i kullanacaksın.

Bag-of-words ile kelime sayımları

Bag-of-words seçici

Bag-of-words ile Counter oluşturma

Basit metin ön işleme

Metin ön işleme adımları

Metin ön işleme pratiği

Gensim'e giriş

Kelime vektörleri nedir?

gensim ile bir korpus oluşturma ve sorgulama

Gensim bag-of-words

gensim ile Tf-idf

tf-idf nedir?

Wikipedia ile Tf-idf

Bölümü Başlat

3

Adlandırılmış varlık tanıma

Bu bölüm biraz daha ileri bir konuyu tanıtacak: adlandırılmış varlık tanıma. İngilizce ve İngilizce dışı metinlerde önceden eğitilmiş modelleri kullanarak metinlerindeki kim, ne ve nereleri belirlemeyi öğreneceksin. NLP araç kutuna eklemek üzere polyglot ve spaCy gibi yeni kütüphaneleri kullanmayı da öğreneceksin.

Varlık Adı Tanıma

NLTK ile NER

Grafik çizimi alıştırması

NLTK ile Stanford kütüphanesi

SpaCy'ye Giriş

NLTK ile spaCy NER karşılaştırması

spaCy NER Kategorileri

polyglot ile çok dilli Varlık Tanıma (NER)

polyglot ile Fransızca NER I

polyglot ile Fransızca Varlık Tanıma II

polyglot ile İspanyolca NER

Bölümü Başlat

4

"Sahte haber" sınıflandırıcısı oluşturma

Öğrendiklerinin temellerini gözetimli Machine Learning ile birleştirerek bir "sahte haber" algılayıcı oluşturacaksın. Önce gözetimli Machine Learning’in temellerini öğrenecek, ardından birkaç önemli özelliği seçip fikirlerini test ederek sahte haber makalelerini belirleyip sınıflandırmaya ilerleyeceksin.

NLP ile supervised learning kullanarak sahte haberleri sınıflandırma

Hangi olası özellikler?

Eğitim ve test

scikit-learn ile kelime sayım vektörleri oluşturma

Metin sınıflandırma için CountVectorizer

Metin sınıflandırma için TfidfVectorizer

Vektörleri inceleme

scikit-learn ile bir sınıflandırma modelini eğitme ve test etme

Metin sınıflandırma modelleri

CountVectorizer ile "sahte haber" modelini eğitme ve test etme

TfidfVectorizer ile "fake news" modelini eğitme ve test etme

Basit NLP, karmaşık problemler

Modeli geliştirme

Modelini geliştirme

Modelini inceleme

Bölümü Başlat

Python ile Doğal Dil İşlemeye Giriş

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile Doğal Dil İşlemeye Giriş eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.